GBDT之前实习的时候就听说应用很广,现在终于有机会系统的了解一下. 首先对比上节课讲的Random Forest模型,引出AdaBoost-DTree(D) AdaBoost-DTree可以类比AdaBoost-Stump模型,就可以直观理解了 1)每轮都给调整sample的权重 2)获得gt(D,ut) 3)计算gt的投票力度alphat 最后返回一系列gt的线性组合. weighted error这个比较难搞,有没有不用动原来的模型,通过输入数据上做文章就可以达到同样的目的呢? 回想bag…

最近求职真慌,一方面要看机器学习,一方面还刷代码.还是静下心继续看看课程,因为觉得实在讲的太好了.能求啥样搬砖工作就随缘吧. 这节课的核心就在如何把kernel trick到logistic regression上. 首先把松弛变量的表达形式修改一下,把constrained的形式改成unconstrained的形式. 改成这种'unconstrained' form of soft-margin SVM之后,突然发现很像L2 regularization 如果用regularized mode…

Hard-Margin的约束太强了:要求必须把所有点都分开.这样就可能带来overfiiting,把noise也当成正确的样本点了. Hard-Margin有些“学习洁癖”,如何克服这种学习洁癖呢? 沿用pocket算法的思想,修改一下优化目标函数的形式,补上一个错分点的惩罚项CΣ.... (1)C越大,对错误的容忍度就越小,margin越小 (2)C越小,对错误容忍度就越高,margin越大 因此引入的参数C是在large margin和noise tolerance之间做了一个权衡. 但是上…

考虑dual SVM 问题:如果对原输入变量做了non-linear transform,那么在二次规划计算Q矩阵的时候,就面临着:先做转换,再做内积:如果转换后的项数很多(如100次多项式转换),那么耗费的时间就比较多. 能否在计算Q矩阵这一步的时候,把transform+inner product合成一步呢? 这里就用到了一些kernel trick. 简单来说:某些特殊形式的transfrom,利用kernel trick就是只用计算一次transform之前的输入向量内积(X'X),tr…

(转载)林轩田机器学习基石课程学习笔记1 - The Learning Problem When Can Machine Learn? Why Can Machine Learn? How Can Machine Learn? How Can Machine Learn Better? 每个部分由四节课组成,总共有16节课.那么,从这篇开始,我们将连续对这门课做课程笔记,共16篇,希望能对正在看这们课的童鞋有所帮助.下面开始第一节课的笔记:The Learning Problem. 一.What…

Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary…

Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary…

首先沿着上节课的AdaBoost-Stump的思路,介绍了Decision Tree的路数: AdaBoost和Decision Tree都是对弱分类器的组合: 1)AdaBoost是分类的时候,让所有的弱分类器同时发挥作用 2)Decision Tree是每次根据condition让某个弱分类器发挥作用 林强调了一点,Decision Tree很多套路都是前人的insights,觉得这用好就这样处理了,没有那么完备的理论保证. 从递回的角度,可以这样看Decision Tree: Decisi…

总体来说,林对于random forest的讲解主要是算法概况上的:某种程度上说,更注重insights. 林分别列举了Bagging和Decision Tree的各自特点: Random Forest就是这二者的结合体. 1)便于并行化 2)保留了C&RT的优势 3)通过bagging的方法削弱了fully-grown tree的缺点 这里提到一个insights:如果各个分类器的diversity越大,aggregation之后的效果可能就越好. 因此,Random Forest不仅样本是b…

在NNet这个系列中讲了Matrix Factorization感觉上怪怪的,但是听完第一小节课程就明白了. 林首先介绍了机器学习里面比较困难的一种问题:categorical features 这种问题的特征就是一些ID编号这类的,不是numerical的. 如果要处理这种情况,需要encoding from categorical to numerical 最常用的一种encoding方法就是binary vector encoding(也是实习工作中用过的路子),将binary vecto…